课程简介
本课程围绕测试管理体系，围绕测试需求分析及自动化测试技术，以AI为驱动提升测试效果。通过质量分析进一步优化测试流程与组织文化，帮助优化测试管理体系，提升软件质量。
目标收益
1.了解测试管理价值与痛点
2.掌握测试需求分析与策略制定方法
3.熟悉AI在测试中的应用
4.提升自动化测试与持续集成能力
5.掌握缺陷管理与质量分析
6.优化测试流程与组织文化
7.把握质量管理体系变革机遇。
培训对象
1.测试工程师/测试管理者
2.研发团队负责人
3.质量保障人员
4.对AI测试感兴趣的技术从业者
课程大纲
| 一、测试管理概述与行业痛点（1h） |
1.1测试管理的价值与常见问题 1.1.1 需求变更与交付周期的压力 1.1.2 系统复杂性与架构脆弱 1.1.3 质量成本与回报 1.2 测试角色的进化 1.2.1 提升测试效果的执行者 1.2.2 提升测试效率的设计者 1.2.3 提升测试投资回报比的管理者 1.3 打通研发域与业务域之间的隔阂 1.3.1 业务域的价值需求与质量目标 1.3.2 技术域的技术需求与质量目标 1.3.3 构建目标对齐的价值交付团队 1.4 案例讨论：某金融团队通过团队质量目标建设带来的交付质效提升 |
| 二、测试需求分析与策略制定（2H） |
2.1业务需求与测试需求的区别 2.1.1 从需要到方案再到产品需求 2.1.2 需求规格与需求评审 2.1.3 围绕用户故事的需求实例化 2.1.4 基于场景的验收标准体系 2.2 测试需求构建 2.2.1 基于需求规格的测试需求分析 2.2.2 基于验收标准的测试用例评审及开发 2.2.3 基于探索式测试为基础的测试用例扩展 2.3 围绕风险非功能产品测试需求构建 2.3.1 基于风险的产品需求与测试需求构建 2.3.2 非功能需求构建 2.4 案例讨论：某信用卡中心生产测试中的事故讨论 |
| 三、AI在测试中的应用场景（1.5H） |
3.1智能测试脚本时代 3.1.1 从明确需求到开发代码自动生成 3.1.2 构建智能单元测试用例生成 3.1.3 构建智能接口、UI自动化测试脚本 3.1.4 智能测试脚本的瓶颈与方案 3.2 智能测试用例时代 3.2.1 LLM带来的推理能力 3.2.2 基于需求的测试分析与测试用例生成 3.2.3 基于知识库的精准测试用例生成 3.2.4 从智能答疑助手到企业业务智能库 3.2.5 智能测试用例的瓶颈与方案 3.3 案例讨论：某研发中心的AI代码比例逐步提升到40% |
| 四、自动化测试与持续集成（1.5H） |
4.1自动化测试与分层自动化测试 4.1.1 持续集成与持续交付 4.1.2 测试左移与分层测试 4.1.3 基于API的接口测试架构 4.1.4 基于UI的界面测试体系 4.1.5 分层测试与UAT发布生产测试 4.1.6 端到端的质量维护能力 4.2 AI驱动的自动化测试提效 4.2.1 基于业务规则的测试数据生成 4.2.2 基于MCP的能力扩展 4.2.3 基于测试结果的质量分析与预测 4.3 研讨：智能时代测试人员的核心能力 |
| 五、缺陷管理与质量分析（2H） |
5.1缺陷全生命周期管理 5.1.1 缺陷生命周期 5.1.2 常见围绕缺陷的度量指标 5.1.3 直接度量指标与间接度量指标 5.1.4 系统思考带来的度量模式变化 5.2从缺陷度量到质量度量 5.2.1 引入缺陷的常见维度（需求/实现） 5.2.2 影响范围带来的风险评估 5.2.3 发现阶段的能力左移 5.2.4 发现方法的策略评估 5.2.5 从度量缺陷到度量团队交付价值的能力 5.3提升研发效能中质量效能的手段与方法 5.3.1 兜底质量所需要的完成定义 5.3.2 业务排期与交付能力评估 5.3.3 质量共担对团队成员能力的要求 5.3.4 平台化带来的能力沉淀 5.4案例讨论：平台化带来的流动效率提升 |
| 六、测试流程优化与组织文化（2H） |
6.1重置测试流程 6.1.1 RoadMap与Feature级验收标准 6.1.2 需求评审与需求实例化技术排期 6.1.3 迭代排期与故事拆分 6.1.4 用例评审与测试脚本开发 6.1.5 测试执行与提测标准 6.1.6 问题回顾与改进 6.1.7 发布测试 6.2质量文化 6.2.1 质量分级 6.2.2 质量内建体系 6.3组织架构 6.3.1 传统瀑布模式交付组织架构 6.3.2 小型业务驱动交付组织 6.3.3 中型业务多团队协作组织 6.3.4 大型复杂多跨产品协作组织 6.4研讨：组织规模对研发质效影响在哪里 |
| 七、质量管理体系与AI带来的革命（1H） |
7.1 质量管理中流动效率问题 7.1.1 资源效率与流动效率 7.1.2 从条目化测试用例到基于思维导图的测试要点 7.1.3 从测试脚本到测试框架平台 7.1.4 从文档到活文档 7.1.5 测试报告到测试数据平台 7.2 AI改进流动效率的机遇与风险 7.2.1 测试用例设计与规则漏测 7.1.2 测试脚本与测试框架兼容 7.1.3 测试文档与评审标准 7.1.4 测试人员能力构建（平台依赖性带来的能力下降） 7.3 总结讨论 |
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一、测试管理概述与行业痛点（1h） 1.1测试管理的价值与常见问题 1.1.1 需求变更与交付周期的压力 1.1.2 系统复杂性与架构脆弱 1.1.3 质量成本与回报 1.2 测试角色的进化 1.2.1 提升测试效果的执行者 1.2.2 提升测试效率的设计者 1.2.3 提升测试投资回报比的管理者 1.3 打通研发域与业务域之间的隔阂 1.3.1 业务域的价值需求与质量目标 1.3.2 技术域的技术需求与质量目标 1.3.3 构建目标对齐的价值交付团队 1.4 案例讨论：某金融团队通过团队质量目标建设带来的交付质效提升 |
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二、测试需求分析与策略制定（2H） 2.1业务需求与测试需求的区别 2.1.1 从需要到方案再到产品需求 2.1.2 需求规格与需求评审 2.1.3 围绕用户故事的需求实例化 2.1.4 基于场景的验收标准体系 2.2 测试需求构建 2.2.1 基于需求规格的测试需求分析 2.2.2 基于验收标准的测试用例评审及开发 2.2.3 基于探索式测试为基础的测试用例扩展 2.3 围绕风险非功能产品测试需求构建 2.3.1 基于风险的产品需求与测试需求构建 2.3.2 非功能需求构建 2.4 案例讨论：某信用卡中心生产测试中的事故讨论 |
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三、AI在测试中的应用场景（1.5H） 3.1智能测试脚本时代 3.1.1 从明确需求到开发代码自动生成 3.1.2 构建智能单元测试用例生成 3.1.3 构建智能接口、UI自动化测试脚本 3.1.4 智能测试脚本的瓶颈与方案 3.2 智能测试用例时代 3.2.1 LLM带来的推理能力 3.2.2 基于需求的测试分析与测试用例生成 3.2.3 基于知识库的精准测试用例生成 3.2.4 从智能答疑助手到企业业务智能库 3.2.5 智能测试用例的瓶颈与方案 3.3 案例讨论：某研发中心的AI代码比例逐步提升到40% |
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四、自动化测试与持续集成（1.5H） 4.1自动化测试与分层自动化测试 4.1.1 持续集成与持续交付 4.1.2 测试左移与分层测试 4.1.3 基于API的接口测试架构 4.1.4 基于UI的界面测试体系 4.1.5 分层测试与UAT发布生产测试 4.1.6 端到端的质量维护能力 4.2 AI驱动的自动化测试提效 4.2.1 基于业务规则的测试数据生成 4.2.2 基于MCP的能力扩展 4.2.3 基于测试结果的质量分析与预测 4.3 研讨：智能时代测试人员的核心能力 |
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五、缺陷管理与质量分析（2H） 5.1缺陷全生命周期管理 5.1.1 缺陷生命周期 5.1.2 常见围绕缺陷的度量指标 5.1.3 直接度量指标与间接度量指标 5.1.4 系统思考带来的度量模式变化 5.2从缺陷度量到质量度量 5.2.1 引入缺陷的常见维度（需求/实现） 5.2.2 影响范围带来的风险评估 5.2.3 发现阶段的能力左移 5.2.4 发现方法的策略评估 5.2.5 从度量缺陷到度量团队交付价值的能力 5.3提升研发效能中质量效能的手段与方法 5.3.1 兜底质量所需要的完成定义 5.3.2 业务排期与交付能力评估 5.3.3 质量共担对团队成员能力的要求 5.3.4 平台化带来的能力沉淀 5.4案例讨论：平台化带来的流动效率提升 |
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六、测试流程优化与组织文化（2H） 6.1重置测试流程 6.1.1 RoadMap与Feature级验收标准 6.1.2 需求评审与需求实例化技术排期 6.1.3 迭代排期与故事拆分 6.1.4 用例评审与测试脚本开发 6.1.5 测试执行与提测标准 6.1.6 问题回顾与改进 6.1.7 发布测试 6.2质量文化 6.2.1 质量分级 6.2.2 质量内建体系 6.3组织架构 6.3.1 传统瀑布模式交付组织架构 6.3.2 小型业务驱动交付组织 6.3.3 中型业务多团队协作组织 6.3.4 大型复杂多跨产品协作组织 6.4研讨：组织规模对研发质效影响在哪里 |
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七、质量管理体系与AI带来的革命（1H） 7.1 质量管理中流动效率问题 7.1.1 资源效率与流动效率 7.1.2 从条目化测试用例到基于思维导图的测试要点 7.1.3 从测试脚本到测试框架平台 7.1.4 从文档到活文档 7.1.5 测试报告到测试数据平台 7.2 AI改进流动效率的机遇与风险 7.2.1 测试用例设计与规则漏测 7.1.2 测试脚本与测试框架兼容 7.1.3 测试文档与评审标准 7.1.4 测试人员能力构建（平台依赖性带来的能力下降） 7.3 总结讨论 |
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